Apache Hive解释不超过5分钟[+5个学习资源]

Apache Hive是一个分布式、容错的数据仓库系统，可以实现大规模的分析。

data warehouse 是一种数据管理系统，用于存储从各种来源提取的大量历史数据，以进行数据分析和报告。这进而支持商业智能，促使更明智的决策。

Apache Hive中使用的数据存储在 Apache Hadoop 中，这是一个用于分布式数据存储和处理的开源数据存储框架。Apache Hive构建在Apache Hadoop之上，因此可以从Apache Hadoop中存储和提取数据。但是，也可以使用其他数据存储系统，如Apache HBase。

Apache Hive最好的一点是它允许用户读取、写入和管理大型数据集，并使用类似于SQL的Hive查询语言（HQL）查询和分析数据。

Apache Hive的工作原理

Apache Hive 提供了一个类似于SQL的高级界面，用于查询和管理存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大量数据。当用户在Apache Hive中执行查询时，查询会被转换为由Hadoop集群执行的一系列MapReduce作业。

MapReduce是一种在分布式计算机集群中并行处理大量数据的模型。一旦 MapReduce 作业完成，它们的结果将被处理和合并以产生单个最终结果。最终结果可以存储在Hive表中，也可以导出到HDFS进行进一步处理或分析。

通过使用分区将Hive表分割为基于表信息的不同部分，Hive中的查询可以更快地执行。这些分区可以进一步细分，以便对大型数据集进行非常快速的查询。这个过程称为分桶。

对于处理大数据的组织来说，Apache Hive是必不可少的。这是因为它使它们可以轻松管理大型数据集，以非常快速的方式处理数据，并对数据进行复杂的分析。这导致从可用数据中获得全面和详细的报告，从而实现更好的决策。

使用Apache Hive的好处

使用Apache Hive的一些好处包括：

易于使用

通过允许使用类似于SQL的HQL查询数据，Apache Hive对程序员和非程序员都是可访问的。因此，可以在大数据集上进行数据分析，而无需学习任何新的语言或语法。这是组织采用和使用Apache Hive的关键因素之一。

快速

通过批处理，Apache Hive能够快速分析大型数据集。在批处理中，大型数据集被收集并分组处理。然后将结果合并以产生最终结果。通过批处理，Apache Hive可以实现快速处理和 data analysis。

可靠

Hive使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行数据存储。通过共同工作，当分析数据时，数据可以被复制。这创造了一个容错环境，即使计算机系统故障，数据也不会丢失。

这使得Apache Hive非常可靠和容错，使其在其他数据仓库系统中脱颖而出。

可扩展

Apache Hive被设计成可以轻松扩展和处理不断增长的数据集。这为用户提供了一个根据他们的需求进行扩展的数据仓库解决方案。

具有成本效益

与其他数据仓库解决方案相比，开源的Apache Hive运行成本相对较低，因此对于那些希望将运营成本降至最低的组织来说，它是最佳选择。

Apache Hive是一个强大可靠的数据仓库解决方案，不仅可以根据用户的需求进行扩展，还提供快速、具有成本效益且易于使用的数据仓库解决方案。

Apache Hive特点

Apache Hive的主要特点包括：

#1. Hive Server 2(HS2)

它支持认证和多客户并发，并且旨在为Java数据库连接（JDBC）和开放数据库连接（ODBC）等开放API客户端提供更好的支持。

#2. Hive Metastore Server(HMS)

HMS充当Hive表和分区的元数据的中央存储。存储在HMS中的元数据通过元数据服务API向客户端提供。

#3. Hive ACID

Hive确保所有事务都符合ACID标准。ACID代表数据库事务的四个理想特性，包括原子性、一致性、隔离性和持久性。

#4. Hive数据压缩

数据压缩是在不损害数据质量和完整性的情况下减少存储和传输数据大小的过程。这可以通过去除冗余和无关数据或使用特殊编码来实现。Hive提供了数据压缩的开箱即用支持。

#5. Hive数据复制

Hive具有支持在集群之间复制Hive元数据和数据更改的框架，以便进行备份和数据恢复。

#6. 安全性和可观察性

Hive可以与Apache Ranger集成，该框架可以监视和管理数据安全，并与Apache Atlas集成，使企业能够满足其合规要求。Hive还支持Kerberos认证，这是一种在网络中保护通信的网络协议。这三者共同使得Hive安全可观察。

#7. Hive LLAP

Hive具有低延迟分析处理（LLAP），通过优化数据缓存和使用持久查询基础设施，使得Hive非常快速。

#8. 基于成本的优化

Hive使用基于成本的查询优化器和查询执行框架Apache Calcite来优化其SQL查询。Apache Calcite用于构建数据库和data management系统。

上述特点使得Apache Hive成为一个出色的数据仓库系统。

Apache Hive的应用场景

Apache Hive是一个多功能的数据仓库和数据分析解决方案，允许用户轻松处理和分析大量数据。一些Apache Hive的应用场景包括：

数据分析

Apache Hive支持使用类似SQL语句分析大数据集。这使得组织可以识别数据中的模式，并从提取的数据中得出有意义的结论。这对于决策非常有用。使用Apache Hive进行数据分析和查询的公司包括AirBnB、FINRA和Vanguard。

批处理

这涉及使用Apache Hive通过分组的分布式数据处理来处理非常大的数据集。这有利于快速处理大数据集。使用Apache Hive进行此目的的公司的一个例子是保险和财富管理公司Guardian。

数据仓库

这涉及使用Apache Hive存储和管理非常大的数据集。除此之外，存储的数据可以进行分析，并从中生成报告。使用Apache Hive作为数据仓库解决方案的公司包括JPMorgan Chase和Target。

市场营销和客户分析

组织可以使用Apache Hive来分析他们的数据，进行客户细分，并能够更好地了解他们的客户，并调整他们的营销努力以符合他们对客户的理解。所有处理客户数据的公司都可以使用Apache Hive进行这种应用。

ETL（数据提取、转换、加载）处理

在数据仓库中处理大量数据时，需要执行诸如数据清洗、提取和转换等操作，然后才能将数据加载和存储到数据仓库系统中。

这样，数据处理和分析将变得快速、简单和无错误。Apache Hive可以在将数据加载到数据仓库之前执行所有这些操作。

上述是Apache Hive的主要用途案例。

学习资源

Apache Hive是一个非常有用的工具，用于对大型数据集进行数据仓库和数据分析。与大型数据集一起工作的组织和个人使用Apache Hive可以获得好处。要了解有关Apache Hive及其使用方法的更多信息，请考虑以下资源：

#1. Hive To ADVANCE Hive（实时使用）

Hive到Advance Hive是Udemy上的畅销课程，由J Garg创建，他是一位拥有十多年使用Apache技术进行数据分析和培训其他用户的高级大数据顾问。

这是一门独特的课程，从Apache Hive的基础知识开始，接触到高级概念，还包括Apache Hive工作面试中使用的用例部分。它还提供了学习者可以在学习过程中使用的数据集和Apache Hive查询。

涵盖的一些Apache Hive概念包括Hive中的高级函数、Hive中的压缩技术、Hive的配置设置、在Hive中使用多个表以及在Hive中加载非结构化数据。

该课程的优势在于深入探讨了在实际项目中使用的高级Hive概念。

#2. Apache Hive For Data Engineers

这是一门以项目为基础的Udemy课程，教导学习者如何从初学者级别到高级级别使用Apache Hive，并在实际项目中进行实践。

课程从Apache Hive的概述开始，介绍了为什么它是数据工程师必不可少的工具。然后探讨了Hive的架构、安装和必要的Apache Hive配置。在奠定基础之后，课程继续涵盖了Hive查询流程、Hive特性、限制以及Apache Hive中使用的数据模型。

它还涵盖了Hive中的数据类型、数据定义语言和数据操作语言。最后几节涵盖了高级Hive概念，例如视图、分区、桶排序、连接和内置函数和运算符。

最后，课程涵盖了常见的面试问题和答案。这是一个了解Apache Hive及其在实际中应用的优秀课程。

#3. Apache Hive基础到高级

Apache Hive基础到高级是Anshul Jain提供的一门课程，他是一位具有丰富经验的高级数据工程师，曾在Apache Hive和其他大数据工具上工作。

这门课程以易于理解的方式介绍了Apache Hive的概念，非常适合初学者学习Apache Hive的基础知识。

课程涵盖了HQL子句、窗口函数、材料化视图、Hive中的CRUD操作、分区交换和性能优化，以实现快速数据查询。

除了帮助解决常见的面试问题外，这门课程还将使您能够亲身体验Apache Hive。

#4. Apache Hive精要

这本书特别适用于数据分析师、开发人员或任何有兴趣学习如何使用Apache Hive的人。

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作者在大数据领域拥有十多年的工作经验，设计和实施各种行业的企业大数据架构和分析。

该书介绍了如何创建和设置Hive环境，有效地使用Hive的定义语言描述数据，以及在Hive中连接和过滤数据集。

此外，它还介绍了使用Hive进行数据转换的方法，如排序、排序和函数，如何聚合和抽样数据，以及如何提高Hive查询的性能和增强Hive的安全性。最后，它介绍了自定义Apache Hive，教用户如何调整Apache Hive以满足其大数据需求。

#5. Apache Hive Cookbook

Apache Hive Cookbook，可在Kindle和平装本中获得，提供了对Apache Hive的易于跟随和实践性指南，让您能够学习和了解Apache Hive及其与大数据中流行框架的集成。

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这本书面向具有SQL先前知识的读者，涵盖了如何配置Apache Hive与Hadoop，Hive中的服务，Hive数据模型以及Hive数据定义和操作语言。

此外，它还涵盖了Hive中的可扩展性功能，连接和连接优化，Hive中的统计信息，Hive函数，用于优化的Hive调优以及Hive中的安全性，并以Hive与其他框架的深入介绍结束。

结论

<p 值得注意的是，Apache Hive最适合用于传统的数据仓库任务，不适用于处理在线交易。Apache旨在最大程度地提高性能，可扩展性，容错性和与其输入格式的解耦性。

处理和处理大量数据的组织将从Apache Hive提供的强大功能中获得巨大利益。这些功能在存储和分析大型数据集方面非常有用。

您还可以了解一些Apache Hive and Apache Impala之间的主要差异。